Научные разработки, программное обеспечение

Проектная команда во главе с Юлией Шалтаевой — заведующей лабораторией и старшим преподавателем кафедры микро- и наноэлектроники НИЯУ МИФИ — разработала прототип мобильного дистанционно управляемого робота «Полкан». В команду входят студенты НИЯУ МИФИ. Робот предназначен для обследования подозрительных предметов и выявления на их поверхности следов взрывчатых веществ.

Он автоматически подстраивается под диаметр трубы и благодаря особой конструкции колес не застревает на поворотах. Ключевое преимущество — устройство работает в трубах вдвое меньшего диаметра, чем аналоги.

Ученые МФТИ сокращают разрыв между виртуальным и реальным миром для робототехники. Новая система использует особый симулятор для точной настройки виртуальной модели робота. Такой "двойник", используя данные о его перемещении, в точности повторяет поведение робота и эффективно обучает алгоритмы для реального мира. Технология важна для создания маневренных и гибких agile-роботов: манипуляторов, курьеров, домашних помощников и других.

Технология на основе мемристоров позволит усовершенствовать управление робототехническими комплексами с помощью сигналов мозга. Система, разработанная в Учебном дизайн-центре электроники ННГУ им. Н.И. Лобачевского, сделает нейроуправление роботами более быстрым, точным и энергоэффективным.

Российские сервоконтроллеры компании Сервосила получили обновленное программное обеспечение, которое позволяет управлять ими посредством стандартного языка программирования G-code, широко применяемого для программирование станков с числовым программным управлением (ЧПУ).

Результаты мероприятий дорожной карты развития высокотехнологичной области «Квантовые вычисления», реализуемой под руководством Госкорпорации «Росатом», одобрены Научным советом Российской академии наук. Экспертное обсуждение отчёта о реализации дорожной карты прошло на заседании Научного совета РАН «Квантовые технологии» под председательством президента РАН академика РАН Геннадия Красникова.

Ученые МФТИ в составе международной группы ученых разработали систему обработки данных 4D-радаров для беспилотников. RadarSFEMOS определяет расположение и движение объектов с большой точностью даже в сложных погодных условиях, где камеры и лидары слепнут: в дождь, снег и туман. В будущем технологию планируют интегрировать в отечественные беспилотные грузовики, а также в городские такси.  Исследование опубликовано в международном научном журнале IEEE Robotics and Automation Letters.

Исследовательская группа из University of Cambridge использовала алгоритмы машинного обучения, чтобы научить роботизированный датчик читать шрифт Брайля со скоростью 315 слов в минуту с точностью почти 90 %.

Исследователи из North Carolina State University разработали новую конструкцию мягкого робота, который одновременно выполняет три действия: перемещается вперед, вращается и следует по траектории. Устройство, работающее без человеческого или компьютерного контроля, открывает перспективы для разработки технологий мягких роботов, которые можно использовать для навигации по неизвестным средам и их картирования.

Ученые Московского физико-технического института создали прототип оптико-электронной системы беспилотных транспортных средств для построения карт местности и последующего движения по ним.